大数据时代开启,如何成为数据价值掘金者?

时间:2019-12-17 栏目:

在大数据爆炸的时代,数据已经成为新生生产资料,对数据的挖掘和再利用成为企业管理人员夯实企业价值的重要挑战。大数据的处理过程可以简单地理解为对异构数据的抽取和集成,并统一汇总到统一大数据管理平台进行数据的分析,从中分析出有价值的信息,并基于此衍生数据的价值,实现业务优化升级。

数据抽取和集成

数据孤岛是目前数据再利用面临的最大挑战。如何将相互孤立的、存储在不同设备、不同类型的数据抽取出来并集成到一个统一的数据管理平台成为数据分析首要解决的问题。在对数据进行抽取和集成的过程中,需要在保证数据可信度的前提下,对数据进行清洗,并记录数据的实时变化路径和过程,这样才能有效的通过抽取和集成的数据分析数据之间的关联,并进行用户行为等过程的推理。

随着信息技术的不断发展,目前针对数据抽取和集成的方式有:基于物化或 ETL 方法的引擎、基于联邦数据库或中间件方法的引擎、基于数据流方法的引擎,以及基于搜索引擎的方法。英方i2Stream 数据流复制管理软件是一种采用面向日志抽取分析的数据库数据流实时同步技术,可以从各类结构化数据库获取数据,并保证数据的完整性、可靠性,同时将数据传输到Kafka 等消息队列,帮助客户扩展实时数据集成架构到大数据系统而不会影响生产系统的性能。

数据分析

完成数据的抽取和集成之后,就到了最关键的一步:数据分析。相较于以前,现在大数据时代数据分析所面对的挑战更大。海量数据并不一定有利于数据的分析,掺杂其中的脏数据反而会成为数据分析的干扰项,为数据分析带来更多的困难。因此,在数据分析之前必须要对海量数据进行清洗等准备工作;在当下这个瞬息万变的时代,时效性和准确性成为数据分析的关键要素,在不同的场景下,需要管理者在这两点之间进行权衡。

数据解释

最后,根据数据分析成果将其落地,展现给到用户,这是数据分析给到用户最直观的感受。如果分析正确,却没有以恰当的方式展现给用户,那么这一次数据管理的过程则是失败的。数据解释有很多种方式,比较适合当前海量数据的环境的主要有数据可视化和强调交互过程的方式,这两种都能够相对直观的让用户感受到海量大数据分析结果带来的强烈感受。

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